Lia Permata Sari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Terhadap Asuransi Kerugian Pada PT.Jasaraharja Putera Cabang Medan, 2008.
USU Repository © 2009
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program Eviews 4.1.
3.6 Model Analisis Data
Model analisis yang dipergunakan untuk menulis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan polis asuransi kerugian pada PT. Jasaraharja Putera,
cabang Medan adalah model ekonometrik dengan teknik analisis menggunakan model kuadrat terkecil biasa Ordinary Least SquareOLS.
Model persamaannya adalah sebagai berikut: Y = f X
1
, X
2
, X
3
....................................................................................
1
Dengan spesifikasi model sebagai berikut: Y = +
1
X
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+ µ ..............................................................
2
Dimana: Y
= Permintaan Asuransi Kerugian, diukur berdasarkan nilai premi per tahun Rp
= Intercept
1
,
2
,
3
= Koefisien Regresi X
1
= Tingkat Pendapatan Rptahun X
2
= Tingkat Strata Pendidikan diberi nilaiskors SMA = 1
D
3
= 2 S
1
= 3 S
2
= 4 X
3
= Tingkat Usia tahun
Lia Permata Sari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Terhadap Asuransi Kerugian Pada PT.Jasaraharja Putera Cabang Medan, 2008.
USU Repository © 2009
µ = Kesalahan PenggangguError Term
3.7 Hipotesis Model
Bentuk hipotesisnya adalah sebagai berikut:
1
∂ ∂
X Y
Artinya jika X
1
Pendapatan meningkat maka Y Permintaan Asuransi akan mengalami kenaikan, ceteris paribus.
1
∂ ∂
X Y
Artinya jika X
2
Tingkat Strata Pendidikan meningkat maka Y Permintaan Asuransi akan mengalami kenaikan, ceteris paribus.
3
∂ ∂
X Y
Artinya jika X
3
Tingkat Usia meningkat maka Y Permintaan Asuransi akan mengalami kenaikan, ceteris paribus.
Test of Goodness of Fit Uji Kesesuaian Uji t-Statistik Uji Parsial
Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing koefisien regeresi signifikan atau tidak terhadap variabel
dependen dengan menganggap variabel independen lainnya konstan. Dalam uji ini digunakan hipotesis sebagai berikut:
H : b
i
= b H
a
: b
i
≠ b Dimana b
i
adalah koefisien variabel independen ke-i nilai parameter hipotesis, biasanya b dianggap sama dengan 0. Artinya tidak ada pengaruh
Lia Permata Sari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Terhadap Asuransi Kerugian Pada PT.Jasaraharja Putera Cabang Medan, 2008.
USU Repository © 2009
variabel X
i
terhadap Y. Bila nilai t-hitung t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu H
ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel independen yang diuji berpengaruh secara nyata signifikan terhadap variabel dependen. Nilai t-
hitung diperoleh dengan rumus:
Sbi b
- bi
hitung -
t =
Dimana: b
i
= koefisien variabel ke-i b
= nilai hipotesis nol Sb
i
= simpangan baku dari variabel independen ke-i
Uji F-Statistik Uji Keseluruhan
Uji F-Statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Untuk
pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut: H
: b
1
= b
2
= b
n .................................................
b
k
= 0 tidak ada pengaruh
H
a
: b
1
≠ 0 ...................................... i = 0 ada pengaruh Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-
tabel. Jika F-hitung F-tabel, maka H ditolak yang berarti variabel independen
secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Nilai F-hitung dapat dipeoleh dengan rumus:
k -
n R
- 1
b -
bi R
hitung -
F
2 2
=
Keterangan:
Lia Permata Sari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Terhadap Asuransi Kerugian Pada PT.Jasaraharja Putera Cabang Medan, 2008.
USU Repository © 2009
R
2
= Koefisien Determinasi k
= Jumlah variabel independen ditambah intercept dari suatu model persamaan
n = Jumlah sampel
Dengan kriteria pengujian pada tingkat kepercayaan 1- 100 sebagai berikut:
H diterima, jika F-hitung F-tabel
H ditolak, jika F-hitung F-tabel
Koefisien Determinasi R-Square
Koefisien determinasi ini dilakukan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel independen memberi penjelasan terhadap variabel dependen
Uji Penyimpangan Asumsi Klasik Multikolinearity
Multikolinearity adalah alat untuk mengetahui suatu kondisi, apakah tedapat korelasi variabel independen diantara satu sama lainnya. Untuk
mengetahui ada tidaknya multikolinearity dapat dilihat dari nilai R-Square, F- hitung, t-hitung dan standart error.
Ciri khas multikolinearity diatndai dengan: 1.
R
2
nya tinggi 2.
Standart errornya tidak terhingga 3.
Terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori
Lia Permata Sari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Terhadap Asuransi Kerugian Pada PT.Jasaraharja Putera Cabang Medan, 2008.
USU Repository © 2009
4. Tidak ada satupun t-sta
tistik yang signifikan pada = 5, = 10, = 1
Heterokedastisitas
Heterokedastisitas ialah suatu keadaan dimana varian dari kesalahan pengganggu tidak konstan untuk semua nilai variabel bebas, yaitu E X
i
, µ
i
≠ 0, sehingga E µ
i 2
≠
2
. Ini merupakan pelanggaran salah satu asumsi tentang model regresi linear
berdasarkan metode kuadrat terkecil. Di dalam regresi, biasanya kita berasumsi bahwa E µ
i 2
=
2
, untuk semua µ
i
, artinya untuk semua kesalahan pengganggu, variannya sama. Pada umumnya terjadi di dalam analisis data cross section, yaitu
data yang menggambarkan keadaan pada suatu waktu tertentu, misalnya data hasil suatu survei.
Pengujian untuk mendeteksi heteroskedastisitas dilakukan dengan cara:
Uji White dimulai pengujiannya dengan membentuk model: Uji Formal yaitu Uji White White’s General Heteroscedasticity Test
Y = +
1
X
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+ µ
i
Kemudian, persamaan diatas dimodifikasi dengan membentuk regresi bantuan auxiliary regression sehingga model menjadi:
µ
i 2
= +
1
X
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+
4
X
1 2
+
5
X
2 2
+
6
X
3 2
+
7
X
1
X
2
X
3
+
1
Pedomannya adalah bahwa tidak terdapat masalah heterokedastisitas dalam hasil estimasi, jika nilai R
2
hasil regresi dikalikan dengan jumlah data atau n.R
2
=
2
hitung lebih kecil dibandingkan
2
tabel. Sementara, akan terdapat
Lia Permata Sari : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Terhadap Asuransi Kerugian Pada PT.Jasaraharja Putera Cabang Medan, 2008.
USU Repository © 2009
masalah heterokedastisitas apabila hasil estimasi menunjukkan bahwa
2
hitung lebih besar dibandingkan dengan
2
tabel.
3.10 Definisi Operasional
